package leetcode.year2021.month10;

import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Map;

// 146. LRU 缓存机制
public class _30_01LRUCache146 {
  // 思路2： 手写LinkedHashMap  待完善



//public class _01LRUCache146 extends LinkedHashMap<Integer,Integer> {
  // 思路1 ： 使用LinkedHashMap
//  private int capacity;
//
//  public _01LRUCache146(int capacity) {
//    super(capacity, 0.75F, true);
//    this.capacity = capacity;
//  }
//
//  @Override
//  protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer, Integer> eldest) {
//    return capacity < size();
//  }
//
//  public int get(int key) {
//    return super.getOrDefault(key,-1);
//  }
//
//  public void put(int key, int value) {
//    super.put(key,value);
//  }

  /**
   * 146. LRU 缓存机制
   * 运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个  LRU (最近最少使用) 缓存机制 。
   * 实现 LRUCache 类：
   *
   * LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
   * int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
   * void put(int key, int value) 如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，则插入该组「关键字-值」。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。
   *
   *
   * 进阶：你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？
   *
   *
   *
   * 示例：
   *
   * 输入
   * ["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
   * [[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
   * 输出
   * [null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
   *
   * 解释
   * LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
   * lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
   * lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
   * lRUCache.get(1);    // 返回 1
   * lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
   * lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
   * lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
   * lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
   * lRUCache.get(3);    // 返回 3
   * lRUCache.get(4);    // 返回 4
   *
   *
   * 提示：
   *
   * 1 <= capacity <= 3000
   * 0 <= key <= 10000
   * 0 <= value <= 105
   * 最多调用 2 * 105 次 get 和 put
   */
}
